下面我给大家汇报的是在数据驱动的数字政府建设方面的思考和实践，为什么叫2.5，因为这件事本身也在不断的思考，不断的迭代，结合参与一些实践与思考，所以这是一个动态过程，目前是第2.5版。从最开始的大数据发展行动纲要到2017年12月政治局的集体学习，应该说大数据从国家战略到各级政府，不论是作共享交换、还是作大数据平台，还是作这个城市大脑都是至关重要的。习近平总书记在政治局集体学习提出大数据，是领导干部做好工作的基本功，要善用获取数据、分析数据和运用数据。
数据驱动的数字政府大战趋势与特点
大数据发展的三个阶段：大数据、人工智能、区块链等新型技术快发展，加速融合，持续创新。基础设施建设是重中之重，大家也在一个探索过程中。
1.0（2014-2016），基础设施发展阶段——“一园、一中心、一所”，即大数据产业园、大数据IDC与大数据交易所
2.0（2017-2018），基础条件与应用发展阶段——打破政务信息孤岛、构建共享交换体系、大屏可视化发展阶段
3.0（2019- ），应用创新与产业发展阶段——互联网龙头企业落地、产业生态聚集发展
要用新的视角来看政务大数据的发展，主要从以下几个不同的视角来看：第一，从战略和技术的两个双重视角；第二，从产业界和学术界；第三，站在政府和企业的角度。如何把政府的需求翻译给企业？如何把企业的擅长的和政府的业务需求能够对接，并进行启发和扩充，而不是简简单单的满足业务需求。
随着“互联网+政务服务”的逐步的深化推进，政府机构越来越“像企业”。主要体现为高效务实、服务导向、数据说话，所以一些企业领域的成功方法论和工具可以更好地移植到数字政府建设中来。数据驱动的数字政府建设现在得到领导的非常重视，往往都是“一把手”工程，会更加看重时效和实效。
数据驱动的数字政府建设发展阶段
数据驱动的数字政府建设阶段，把它分成了5个部分，第1个是政府治理与服务的信息化，目前基本上已经完成。第2个是政府治理与服务的关键要素的网络化，网络化主要实现的是互联互通，打造整个政务数据共享交换平台体系，目前是主动脉已经建成了，但是主动脉和毛细血管还需要进一步的打通，否则上面是通的，到毛细血管还是阻塞的。第3个政府治理与服务流程和效果的数字化，很多政府的运转流程是不清晰的，或者是没有固定下来，不能对服务流程进行数字化，就无法更好地实现评价和标准化。现在互联网＋政务服务的深化工作中，政务服务的流程已经开始在进行统一和标准化了，包括事项名称、办理流程、条件要素等等，这是一个非常好的发展趋势。
第4个是政府决策制定与组织实施的智能化，数据化发展的下一个阶段自然而然的会形成智能化，因为数据量太大，人工对这件事的认知可能会受到影响。第5个是进行局部探索的线下智库和线上智脑的数字化融合驱动，通过线下的智库的专家智库的整个经验知识，结合线上的人工智能的能力，提出更有针对性的、定量的决策建议。数字政府的建设，不应该是单单的信息化项目，同时还应该包括区域的创新体系建设和区域的产业集群体系建设。
数据驱动的数字政府技术架构
为适应数字政府的发展要求，数据驱动的数字政府应该建立敏捷、弹性与开放的新一代技术架构体系。因为原来的政务业务相对固定，变化的频率没有那么高，周期相对比较长，所以对技术架构的要求没那么高。但是随着政府体制机制改革的深化与加速，特别是在互联网+政务服务领域，上级要求和业务需求变化的频率进一步加快。如果是采用传统的架构，需要不断的按照要求去整改。而弹性的架构，通过共用一些能力，可以快速响应这种变化的要求。目前互联网公司基于微服务架构，可以实现“乐高积木式”的组装，它一些模块更改不影响整体。从总体上说我们现在经常提的三个中台，包括业务中台、数据中台和应用中台，都是用模块式的方法，弹性适应数字政府以及互联网+政务服务的快速、灵活的建设要求。
政务大数据发展的八大演进层级
结合一些思考实践，我们也初步总结了八大演进层级。从可视化、大屏呈现。大屏呈现可以全局掌握情况，及时发现问题，然后深入分析原因，利用大数据的办法，信息化的办法对问题进行支撑。实现精细化的管理，精准化的服务，还有就是科学化的决策。
前面三层主要是辅助认知，进一步的，在大数据平台里面把任务进行分解，分解任务包括任务分解、过程管理、定量评估。其实非常难的就是任务分解，包括过程管理的一些指标，里程碑目标的制订等工作。最后把一个区域内的全部数据和事项精细化成一张网，横轴是时间轴，包括里程碑节点；纵轴是一个事件的组织体系。每一个人都可以按照不同的层级可以看到自己的工作进展，从而实现对全局进行动态的管理过程，提升科学化治理的能力和手段。
大数据还有一个非常重要的工作，就是闭环提升，如果不能闭环提升，就只作到了一半，大部分的效果都没法优化和改进。从掌握情况、发现问题、深入原因、决策、指挥、任务分解、过程管理，每个环节都可以通过评估和闭环得到提升。不论是人本身能力的提升，还是大家对一件事深入了解水平与能力的提升，都可以通过闭环把这件事很快的集聚起来。
大数据应用创新模式与实践思考
在整个大数据的思考和实践过程中，我们也有一些思考和总结，主要包括5个方面，第1个现在数字政府的建设非常重视顶层设计和规划，之前的顶层设计和规划的界限还不是特别明显，总体规划的界限还不是特别的明晰，那么现在说刚才讲到有一些新的趋势，一把手工程，所以说顶层设计与规划一定要落地。第2个，顶层设计与规划需要作到数据见实效，以数据作为衡量的工作的标准。第3个，大数据的发展是可以促进产业发展的，它原来可能连接没有那么紧密，现在是可以更紧密的连接在一起。具体可以由五个步骤，第1个叫对思路，第2个明确定位，第3个就是要确定战略，这个我到底要怎么做？我是通过什么样的力量、什么样的组合、什么样的联盟、什么样的生态来作。第4个是路线图和时间表的实施。第5个是需要小步快跑，快速迭代。
从具体的实施路径来安排，我们建议是“三个月有落地、六个月有实效、一年建设区域小高地”。按照这个时间表来倒排各项工作和任务，可以小步快跑取得阶段性成果，然后不断的像滚雪球一样得到更多的资源支持。具体的战略建议基本上是互联网企业、独角兽企业、创新企业、创业企业，要进行不同层次的落地，有活力的、相互促进的产业集群才是有发展的产业集群。
第二个建议是关注政务流程再造重组。那么流程再造、重组最重要的是对现有流程的显化和梳理。
第3个方面，要像互联网公司打磨产品一样加强能力建设、打造融合型团队，为什么呢？因为大家对大数据的理解和业务的理解，其实都需要一个过程。业务团队和数据团队进行深入的融合，然后逐步的培养长期的能力，所以说像互联网公司打磨产品一样，既是顶层设计的指导原则，同时也是实践的方法论。
第4个方面，借鉴产品设计的理念，打磨大数据的明星应用和创新应用。第5个方面，城市大数据场景创新平台的创新探索与实践。目前大数据的创新有三个难题，第1个是好的技术产品和数据资源结合特别难，你有好的技术产品不一定能拿到数据，没有数据，你的技术产品就不能打磨，不能更好的去升级完善。第2个好的技术、产品同实际应用场景结合难。第3个城市管理者选择判断适用的技术与产品难，现在很多地方数字政府建设，搞政务大数据、城市大数据，领导非常想找到一款好的机构产品，怎么办？最常规的模式是有两个，一个是到先进地区去考察学习，第2个是厂商汇报，那么在这个过程中他摸索或者说选取特别花费时间的，时间成本、试错成本和交易成本会非常高。我们现在和一些互联网企业与大数据企业合作，探索“创、展、平、购”四位一体的城市大数据场景创新平台模式，让企业“引得来”、“留得下”，更要“发展好”。
今天的分享到此结束，谢谢。
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